Poljoprivredna proizvodnja kao održiv sustav proizvodnje hrane uključuje brojne kompleksne procese koji utječu na kvalitetu i količinu proizvedene hrane. Uključujući umjetnu inteligenciju (AI – Artificial Intelligence) u poljoprivredi, primjenom različitih metoda strojnog učenja, algoritama i senzora povećava se učinkovitost, ukupni prinosi te dolazi do smanjenja troškova u proizvodnji hrane.
Tijekom vremena, poljoprivreda se prilagođavala novim tehnologijama i znanstvenim otkrićima, s ciljem povećanja produktivnosti i optimizacije u proizvodnji hrane. Posljednjih nekoliko godina jedan od najutjecajnijih tehnoloških trendova koji transformira poljoprivredu je umjetna inteligencija (AI).
Umjetna inteligencija (AI) se odnosi na sposobnost računalnih sustava u izvršavanju zadataka koji obično zahtijevaju ljudsku inteligenciju, poput prepoznavanja slika, interpretacije prirodnog jezika, donošenja odluka i rješavanja problema. AI u poljoprivredi počeo je dobivati na važnosti s obzirom na rastuće globalne izazove kao što su klimatske promjene, smanjenje biološke raznolikosti i povećane potražnje za hranom uslijed rasta svjetske populacije. Primjena AI u poljoprivredi tek je u početnoj fazi i očekuje se da će se njen utjecaj samo povećavati u budućnosti.
Sinergija i integrirani pristup
Precizna poljoprivreda predstavlja sinergiju između naprednih tehnologija u razdoblju globalnh informacija i ustaljenih poljoprivrednih praksi, a podrazumijeva integrirani pristup upravljanja koji se nastoji prilagoditi potrebama usjeva na pojedinačnim dijelovima poljoprivredne površine. Precizna poljoprivreda se distancira od tradicionalnih praksi kroz primjenu naprednih tehnologija kao što su GPS prijemnici koji omogućuju precizno mapiranje i praćenje usjeva, čime se optimizira upravljanje te npr. metode uzorkovanja tla i primjena gnojiva, primjerice, u prilagođenim i promjenjivim obrocima.
Metode daljinskih istraživanja koriste se za procjenu zdravlja usjeva i detekciju stresa kod biljaka. Količina i brzina informacija koje se mogu dobiti putem suvremenih informacijskih sustava, mijenjaju tradicionalni pristup kroz razinu upravljanja koje je specifično za manje jedinice unutar table odnosno polja. Među ključne alate u preciznoj poljoprivredi ubrajaju se i sustavi GIS, koji se koriste za prikupljanje, vizualizaciju i analizu podataka, pružajući bolji uvid za donošenje odluka u upravljanju.
Efikasno upravljanje informacijama ključno je za primjenu tehnika precizne poljoprivrede i zahtijeva jasno definirane ciljeve i ulazne parametre za donošenje odluka.
Precizna poljoprivreda omogućuje poljoprivrednicima efikasnije korištenje resursa poput gnojiva, pesticida, biostimulatora, krmiva, navodnjavanja i dr., čime se postiže veći prinos i kvaliteta usjeva sa smanjenom stopom zagađenja okoliša uz učinkovitije i racionalnije agrotehničke zahvate i smanjenje utjecaja poljoprivredne proizvodnje na tlo, zrak i vodu.
Poljoprivredni roboti su automatizirani strojevi ili robotski sustavi sposobni za obavljanje zadataka u poljoprivrednom okruženju. Upotreba robota u poljoprivredi nudi niz prednosti uključujući ekonomski isplativ način za praćenje rastuće potražnje jeftinijom proizvodnjom. Poljoprivredni roboti, poput onih namijenjenih u žetvi ili pakiranju proizvoda, postaju sve prisutniji u poljoprivrednom sektoru. Autonomna mehanizacija i bespilotne letjelice posebno se koriste na velikim poljoprivrednim površinama. Kako tehnologija i informacijski sustavi napreduju, raste i broj zadataka koji ovi roboti mogu obavljati, uključujući berbu, sjetvu pa čak i zadatke u stočarstvu poput šišanja ovaca i mužnje krava.
Kako umjetna inteligencija predviđa poljoprivrednu proizvodnju?
Alati za prediktivnu analitiku koriste tehnologije umjetne inteligencije, strojnog učenja i napredne algoritme za predviđanje budućih ishoda u poljoprivrednoj proizvodnji. Ovi alati omogućuju analizu velikih količina poljoprivrednih, bioloških, klimatskih, hidroloških i ekonomskih podataka kako bi predvidjeli rezultate usjeva, promjena u upravljanju, ali i drugih ključnih pitanja u sustavima poljoprivrede.
Kroz modeliranje usjeva, primjenom tehnika strojnog učenja i analize podataka omogućuje se precizno predviđanje i bolje donošenje odluka. Uz napredak u analitičkim tehnikama, precizna poljoprivreda se podiže na novu razinu.
Jedna od ključnih prednosti korištenja navedenih modela je mogućnost anticipiranja problema prije nego što se pojave. Ključno za poljoprivrednika je predviđanje i prevencija problema, poput bolesti usjeva ili nepovoljnih uvjeta uzgoja. Ovaj proaktivni pristup ne samo da minimizira rizike, već i štedi vrijeme, financijska sredstva te resurse, umjesto suočavanja s posljedicama nakon što problem nastupi. Ova strategija, osim što čuva profitabilnost, dodatno osigurava održivost poljoprivrednih operacija.
Prednosti korištenja ovakvih sustava su brojni i uključuju: odabir najboljeg usjeva za određene klimatske uvjete, optimizacija postupaka u upravljanju, poboljšanje produktivnosti usjeva te donošenje odluka u realnom vremenu koje su održivi i ekonomski isplativi na duže staze. Osim toga, algoritmi korišteni za predviđanje budućih ishoda mogu igrati ključnu ulogu u smanjenju negativnih klimatskih promjena, omogućujući poljoprivrednicima bolje razumijevanje utjecaja vlastite proizvodnje na okoliš.
Umjetna inteligencija predstavlja veliki potencijal za unaprjeđenje sektora proizvodnje hrane i poljoprivrede te pruža mogućnosti za poboljšanje efektivnosti i poticanje održivosti. No, unatoč svim prednostima, pojavljuje se strah od nejednakosti i gubitka radnih mjesta u ruralnim područjima, a tu su i pitanja visokih troškova implementacije AI tehnologija. Budućnost proizvodnje hrane i poljoprivrede najvjerojatnije će biti oblikovana tehnologijama AI i strojnog učenja s mogućim primjenama u različitim područjima – od poljoprivrede do upravljana opskrbnim lancima. Kako bi suvremeni sustavi bili zaista održivi, u obzir se moraju uzeti brojni čimbenici koji uključuju razvoj i primjenu AI tehnologija, politike i propise koji uređuju njihovu upotrebu, kao i način na koji se društvo prilagođava promjena koje umjetna inteligencija donosi. Unatoč postojećim izazovima poput zaštite podataka, privatnosti, visokih troškova i etičkih dilema, budućnost primjene principa umjetne inteligencije u poljoprivredi izgleda obećavajuće.
